ziyubiti

　　这两年无人驾驶/自动驾驶逐步成为热门话题，身为技术人员，自然对这些前沿技术比较感兴趣，个人直觉上觉得，目前的基于视觉深度卷积神经网络的成熟算法/框架如R-CNN/YOLO之类，应该可以满足物体识别与跟踪功能（交通标志/车道/行人等），但这仅仅是必备的感知功能，接下来无人驾驶系统该如何规划与决策呢？比如如何选择/保持/切换车道？如何定位自身的位置与姿态？如何避障与测距呢？仅靠GPS/Camera的精度是远远不够的。　　
　　带着这些疑问，花了一周时间，通读了《第一本无人驾驶技术书》，该书并不仅仅聚焦于核心算法，而是从整个工程架构上，完整介绍定位导航/感知/决策/控制算法，软硬件平台，安全与云平台，产业现状等。该书在广度上不仅回答了上述疑问，而且便于快速了解无人驾驶行业，理解无人驾驶相关技术与应用实践。至于该书缺憾，可能受限于这短短210页篇幅，深度有所欠缺，尤其是核心的决策/控制算法，意犹未尽。　　
　　我给它的评价：★★★☆　　

　　蒙古各部族演化到如今，各在哪个盟旗？下图一目了然给出了演化脉络。　　
　　
　　
　　注：图片摘自水木历史版，版权归原作者所有。　　

　　5G NR区分于4G LTE的典型特性，是SSB、BWP、Beam sweeping特性，理解了这三个特性，就基本理解了5G系统的设计原则；而理解了如下问题答案，就理解了5G的基本设计思想。

　　自己的博客，仅仅记录日常生活与技术随笔，从未推广过，阅读人群比较随机，故比较不同文章主题的阅读量，管中窥豹，可以粗略反映当前不同行业技术的热门情况。
　　这里选择比较三篇文章的阅读量，主题分别关于 传统互联网、人工智能、通信，如下：
　　
　　
　　
　　爬虫技术是传统互联网技术的一个分支方向，其应用比较成熟，阅读量为2597。
　　深度神经网络做为人工智能的一个研究热点，关注度较高，阅读量达到11474。
　　　　NB-IoT是通信行业的一个近期热点，但关注度仍然较低，阅读量仅有808。
　　传统互联网：人工智能：通信，三者之间的热度比例为3:14:1。
　　见微知著，通信行业正无可奈何花落去，而人工智能似不尽长江滚滚来，如一轮红日喷薄欲出。

1. 什么是RMSI？

　　5G NR中，支持on-demand SIB传输，考虑尽可能快速同步与接入，将必要的系统信息分为两部分：MIB与RMSI（Remaining minimum system information），其它非必要信息，有需求时再读取。可知RMSI实质是即是SIB1，通知UL freq、TDD cfg等信息。
　　NB支持wider BW与mixed numerology,SSB的位置并不固定，RMSI的传输设计，主要考虑与SSB的关系，例如如何在不同numerology下与SSB复用，时域上RMSI CORESET的监测窗位置等，如下图示意。
　　

1. UE RF Bandwidth Adaptation

　　5G NR中，UE采用了RF Bandwidth Adaptation技术，以节省功耗，更灵活适配多种业务。网络可最多为每个UE配置4个BWP（BandWidth Part），根据需要动态改变指示给UE，如下图示意。　　
　　

1. SS/PBCH Block（SSB）特征